标准机器学习方法需要在一台机器或数据中心把数据集中起来训练模型,这需要同时处理多家医疗机构的数据,用于临床预测模型的训练。但医疗数据有着极高的敏感性,包括数据的权属问题、数据的隐私问题、数据的合规问题等,这均要求在保证数据绝对安全、合规的前提下进行机器学习模型的训练。如何在医疗数据不出医疗机构安全域的前提下进行一个模型训练,这是联邦学习(Federated learning)兴起的背景。联邦学习使得不同医疗机构能够协同学习、共享预测模型,同时将所有训练数据保存在各自医疗机构内部,从而将机器学习的能力与数据集中存储脱钩。
分布式学习(Distributed Learning)是一种广泛应用的大规模模型训练框架。在分布式学习框架中,服务器通过聚合在分布式设备中训练的本地模型(local model)来利用各个设备的计算能力。分布式机器学习的典型架构——参数服务器架构中,包括一个服务器(称为参数服务器 - Parameter Server,PS)和多个计算节点(workers,也称为节点 nodes)[1]。其中,随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)是一种广泛使用的、效果较好的分布式优化算法。在每一轮中,每个计算节点根据不同的本地数据集在它的设备上训练一个本地模型,并与服务器共享最终的参数。然后,服务器聚合不同计算节点的参数,并通过与计算节点共享得到的组合参数来启动下一轮训练。关于基于 SGD 优化的分布式框架的网络结构(包括:层数、类型、大小等)在训练开始之前由所有计算节点共同商定确认。
基于大数据的机器学习既推动了AI的蓬勃发展,也带来了一系列安全隐患。这些隐患来源于深度学习本身的学习机制,无论是在它的模型训练阶段还是在模型推理和使用阶段。当前AI安全已引起人们普遍的关注,各项的治理措施也因此积极开展。
元宇宙(Metaverse)是整合区块链等多种新技术而产生的新型虚实相融的互联网应用和社会形态,“元宇宙”是一个平行于现实世界,又独立于现实世界的虚拟空间,是映射现实世界的在线虚拟世界,是越来越真实的数字虚拟世界。它基于扩展现实技术提供沉浸式体验,基于数字孪生技术生成现实世界的镜像,基于区块链技术搭建经济体系,将虚拟世界与现实世界在经济系统、社交系统、身份系统上密切融合,并且允许每个用户进行内容生产和世界编辑。
区块链技术,是分布式数据存储、点对点传输、分布式共识算法、加密算法等计算机技术的集成应用。从狭义角度来讲,区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式进行组合的一种链式数据结构,并以密码学方式保证数据不可篡改和不可伪造的分布式账本。
毫无疑问,我们在拥抱大数据时代,数据资源正变得越来越重要。2019年,我国已经正式将数据作为同劳动、资本、土地、知识、技术、管理同等重要的七大生产要素之一。但如何管理大量交易数据,保障交易安全以及如何准确进行身份认证,正确使用电子签名,保障数据的真实性等等,这些问题对于传统互联网来说,都存在极大挑战。
您可能已经注意到,区块链技术是当前新闻头条的关注焦点。因此,许多人寻求IT人员扩充服务以在业务中利用区块链技术。该技术被认为是“具有破坏性的”,而区块链的未来通常与一种可以“改变我们所知的生活”相关联。然而,对于区块链技术究竟是什么、它在哪里使用、谁在使用它以及它是如何发展的,仍然存在一些困惑。在本文中,我们将为读者消除一些困惑,并提供有关区块链未来发展方向的重要见解。
这是个信息爆炸的年代,人类无时无刻不在制造着各种数据,留下自己的数字化足迹。海量照片、网络游戏、4G时代成熟的短视频、5G时代的物联网和工业互联网,让数据出现了指数级的增长。市场研究机构IDC预计,到2025年,全球一年产生的数据将高达175ZB。如果用直观一点的表述,这个数据量将会存满1879亿个1TB的硬盘,全球每人平均持有二十多个这样的硬盘。
没有账户,需要注册
母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。
当前,我国低空经济已进入产业化加速期,形成贯穿技术研发、装备制造、运营服务、基础设施的全链条生态体系。为深入贯彻国家发展战略,系统推进低空经济高质量发展,充分发挥标准化在产业发展中的基础性和引领性作用,统筹推进低空经济标准化建设,形成全国“一盘棋”的工作格局,特制定本建设指南。
2025年7月,党中央召开城市工作会议指出:“我国城镇化正从快速增长期转向稳定发展期,城市发展正从大规模增量扩张阶段转向存量提质增效为主的阶段”,标志着我国城镇化正式迈上高质量发展、内涵式发展新征程。会议明确提出的“六个城市”发展目标,对我国城市发展的未来走向具有重大战略引领意义,也为各地系统谋划部署下一阶段实施路线提供了基本遵循。
市场进入品质驱动新阶段,规 模增长与结构演变并存 中国家电市场正步入从规模扩 张向品质升级的关键转型期。 尽管行业整体保持稳健增长, 但增速放缓与需求结构变化正 推动行业进入深度竞争新阶段。
深企投产业研究院是深企投集团旗下的高端智库,聚焦产业发展,服务区域 经济,致力于为各地提供产业发展落地方案。研究院总部位于深圳,服务区域覆 盖全国主要省市。研究院集聚一批经济研究和产业研究专家,以 985 院校研究生 为主体,链接高校专家学者,为全国各地政府及机构提供智力支持。
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